Python 为什么NumPy REFORMATE（）会创建一个新数组，为什么不能保留顺序？

关于检查

numpy.reformate

调用是否返回副本，存在一些问题。这些问题通常是由于文件中的模糊警告而提出的，即：

如果可能，这将是一个新的视图对象；否则，它将是一个副本

我想知道的是，在什么情况下，NumPy会返还副本？在我测试过的每一次2D

reformate

调用中，来自用户jterrace在中的回答的方法显示内存基数是相同的（即，不是副本）。是否只有在高维

重塑
时才需要复制

此外，文档警告的第二部分通知用户：

…无法保证返回数组的内存布局（C或Fortran连续）

换句话说，您可以要求行主输出，但可以获得列主输出。这不是违背了
order
参数的全部目的吗？这个案子什么时候发生

我想知道的是，在什么情况下，NumPy会返还副本

如果步幅对新形状不起作用，NumPy必须复制

换句话说，您可以要求行主输出，但可以获得列主输出。这不是违背了
order
参数的全部目的吗

否。
numpy.reformate
无法请求特定的内存布局。
order
参数指定读取元素的索引顺序；它与内存布局无关。
换句话说，为了获得所需的内存布局，需要显式地将其写入内存中的副本？更详细地说，最后一次整形生成
数组（[1,2,4,5]）
，是原始
[1,2,3,4,5,6]
的子集。好的。那么，我是否也要理解，只有当并非所有原始数据都通过重塑保留时，才会出现副本？在这个步幅示例中，对于相同的
x
，
x.T.重塑（2,3）
是一个副本。所有的数据都在那里，但顺序不同。@marcman:不，这与此无关。当结果数组的元素在内存中沿视图的每个轴的步幅不一致时，就会产生副本。
In [13]: x = numpy.array([[1, 2, 3],
   ....:                  [4, 5, 6]])

In [14]: x[:, :2].reshape([4]).base is x
Out[14]: False